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一個B200頂五個H100:黃仁勛真正打破了摩爾定律

發布日期:2024-03-20 13:04:43 瀏覽:
一個B200頂五個H100:黃仁勛真正打破了摩爾定律

那個愛穿皮衣的黃姓男人又帶著他的 “ 家伙事 ” 來炸場了。

昨天凌晨, NVIDIA GTC 大會正式拉開帷幕, NVIDIA 創始人兼 CEO 黃仁勛現場兩個小時的演講,讓能容納兩萬人的 SAP 體育中心直接被塞爆了。

有網友把黃仁勛比作是新的喬布斯,還問 NVIDIA 會不會成為新的蘋果。

就連馬斯克也稱贊 “ 現在沒什么硬件能比 NVIDIA 的更適合 AI 。 ”

反正這次大會,老黃和 NVIDIA 是又被捧到了新高度。

那這次開發者大會,到底都講了些啥?大會演講全程兩個小時,沒有耐心看完演講的友友們,直接看我的總結就行。

之前,有網友調侃過老黃是科技圈的泰勒 · 斯威夫特,所以這次一開場,老黃就先水了一波觀眾:注意注意,這不是演唱會,這是開發者大會。

接著又甩出一張圖,跟大家伙兒嘮了半小時計算機和 NVIDIA 的發展史,還 cue 到了當年把第一臺 DGX-1 超級計算機送給 OpenAI 的事兒。

不過這些,都只是些餐前小甜點,真正的大菜在后面呢。因為這次演講的主題叫做《 見證 AI 的變革時刻 》,估計大伙兒也能猜出個七七八八,大會內容基本跟 AI 脫不了關系。

首先就是,全新的GPU 架構 Blackwell ,和新芯片 B200 。

大會現場,黃仁勛先是掏出了一塊 H100 ,還夸它 “changed the world” 。

但下一秒 Blackwell 架構的 B200 出現以后,大伙兒的注意力就被老黃口中這個 “ NVIDIA 史上最成功的產品 ” 給吸引住了。

肉眼上看, B200 和 H100 最大的區別就是,前者要更大。

根據介紹, B200 由兩個 Die( 裸片 )封裝組合而成的,包含了 2080 億個晶體管( H100 是 800 億個 ),可以支持參數量多達 10 萬億的 AI 模型搞訓練推理。

并且, B200 的算力性能是 20PFlops ,而上一代 H100 只有 4PFlops 。

實際,在芯片制程上 B200 其實是沒什么創新的,畢竟 4nm 工藝已經是目前這顆星球上的芯片極限了,所以 B200 另辟蹊徑,兩個芯片之間的數據傳輸速度足夠快。

這樣,兩塊芯片就來了一波超級合體,約等于是一塊芯片,但威力卻加倍了。

大會上老黃還裝了個 X :他說當他們被告知 Blackwell 的野心超出了物理極限時, NVIDIA 的工程師回了一句: 那又怎樣?

另外,芯片還能繼續像搭積木一樣合體,把兩塊 B200 組合到一起,再跟 NVIDIA 的 Grace CPU 配對之后,又能整出一個超級芯片 GB200 。

這個 GB200 ,直接把計算性能拉滿了。

按照老黃的說法,在 1750 億組參數的 GPT-3 模型基準測試中, GB200 的性能是 H100 的 7 倍.

以前要 90 天內訓練一個 1.8 萬億參數的 MoE 架構 GPT 模型,需要 8000 個 H100 ,但現在,有 2000 個 GB200 就夠了。

老黃在這,也算是非官方的透露了一下 GPT-4 的參數量, 1.8 萬億參數的 MoE ,和之前網友猜測的其實也大差不差。

更夸張的是,還有把 36 個 GB200 放一起的 GB200 NVL72 服務器,還有結合了 8 個 GB200 NVL72 的 DGX SuperPOD ,這些由 Blackwell GPU 壘起來的計算平臺,一個比一個炸裂。

甚至于,老黃也直接說 “ DGX SuperPOD 就是 AI 的革命工廠! ”

之前科技公司不是老嚷嚷著搞大模型算力不夠不夠,這次老黃直接就整了個算力怪獸出來。

我只想說,友商連 H100 還沒趕上呢,這 B200 怎么又遙遙領先了?

而且,操心底層算力還不算完, NVIDIA 這次連 AI 應用的落地也要摻和一腳。就說這個 NVIDIA 要推出的 NIM 推理服務吧,它可以提供預訓練好的 AI 模型并開放 API ,再讓客戶自己來開發應用。

舉個例子, NVIDIA 這次推了 25 個醫療場景的微服務,這些微服務包括了一系列模型,比如預測蛋白質結構的 ESMFold 、生成化學的 MolMIM 等等等等,醫療公司就可以基于這些微服務,開發相關的應用出來。

按照老黃的說法,現在的 NVIDIA 就是一個 AI 代工廠,里面有模型、有模型開發工具,還有一系列基礎設施。

這就相當于擴展了自己的 AI 生態鏈條, NVIDIA 一下子路就走寬了。

另外,這次大會還有個重頭戲,那就是人形機器人基礎模型 GROOT 。

簡單來理解,用 GROOT 驅動的人形機器人可以理解自然語言、模仿人類的行為,從而實現跟物理世界的交互,也就是咱們經常提到的具身智能。

為了配合人形機器人, NVIDIA 還專門發布了個人形機器人芯片 Jetson Thor 。這又是 GROOT 又是 Thor ,難不成老黃是要致敬漫威?

總的來說,這次 NVIDIA 的開發者大會干貨還是挺多的。

反正新架構出來之后, NVIDIA 車載計算平臺 “ NVIDIA DRIVE Thor ” 要升級的消息一傳開,比亞迪以后也要把 NVIDIA DRIVE Thor 芯片用在自家車上了,還要用 NVIDIA 的基礎設施來開發自動駕駛大模型。

NVIDIA 的 Omniverse 平臺也跟蘋果來了波聯動,讓設計師可以戴著 Vision Pro 來設計汽車;臺積電和新思科也要引入 NVIDIA 的光刻計算平臺 cuLitho ,給芯片制造提一波速。

還有什么 AI 游戲數字人技術,地球氣候數字孿生, NVIDIA 這次掏出來的東西基本上就沒有水貨。

AI 軍火商果然名不虛傳,反正從我的觀察來看,今年以來 NVIDIA 的股價已經漲了超過 80% ,財報也是一片欣欣向榮。

但即便如此,不少人還是覺得 NVIDIA 的帝國背后,危機重重,有人覺得 NVIDIA 的生意太依賴谷歌、微軟這些巨頭了,不太具有持續性。

也有人把 NVIDIA 比作是我們這個時代的思科,因為在上個世紀末,一堆人覺得思科的交換機和路由器,就是互聯網時代的黃金,只要互聯網在,思科的股價永遠漲,可最后,思科的股價在互聯網泡沫的破裂中,蒸發大半。

但不論如何,如今的 NVIDIA 依舊是 AI 芯片領域的最強話事人。

正如 NVIDIA 官網上說的那樣,是他們發明了 GPU ,也是他們讓 GPU 從專用的圖形處理設備,變成了通用計算平臺,從而推動了如今 AI 的發展。

所以在我的眼里, NVIDIA 不單單只是 AI “ 戰爭 ” 中的軍火商,因為如今 AI 這個火熱的場子,一定程度上都是 NVIDIA 搭起來的。

在新一代的 “ 軍火 ” 亮相之后,我已經來不及想看下一階段的 AI 大戰,有多激烈和壯觀了。

出處:差評

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